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1、卷积码的编译码MATLAB程序（总4页）-本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可-内页可以根据需求调整合适字体及大小-%survivor state是一个矩阵，它显T 了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独的函数 metric(x,y)给出。%其中G是一个矩阵，它的任一行决定了从移位寄存器到模2加法器的连接方式.为生成矩阵%这里，我们做了一个简单的(2,1,7)卷积码编码器。k=1;G=1 0 1 1 0 1 1;1 1 1 1 0 0 1;%G1=133,G2=171%以下3种输入序列，可任选一种%input=0 0 0 0 0 0 0;%全 0输入%input=1 1 1 1 1 1
2、 1;% 全 1 输入input=round(rand(1,7)*1);% 随机系列输入，也可用 randint(1,7,0 1)figure;plot(input, *r) %figure1 :画图：目标 input，红色(red， r)，形状为* s=input;g1二G(1,:);g2二G(2,:);c1二conv(s,g1); %作卷积%disp(c1);c2二conv(s,g2);%disp(c2);n=length(c1); %7 位输入时 n=13c=zeros(1,2*n); %生成全 0 矩阵，1*26%disp(c);for i=1:nc(2*i-1)=c1(i);c(2*
3、i)=c2(i); %两个模2加法器分别输出卷积结果序列后，由旋转开关读 取的结果(此时仅为卷积结果，非2进制0/1)endfor i=1:2*nif(mod(c(i),2)=0)% mod(c(i),2)=0 意思：c(i)除以 2，余数为 0c(i)=0;else c(i)=1;endendoutput=c;channel_output=output; %输出矩阵%disp(channel_output);figure;plot(output, *b) %画图：目标：卷积码编码输出，蓝色(blue，b)*%以上为编码部分，以下为维特比译码n二size(G,1);%取矩阵G的行数，故n=2。
4、即得到输出端口，即2个模2加法器%检验G的维数if rem(size(G,2),k)=0 %当矩阵G的列数不为k的整数倍时，rem为求余函数 error(Size of G and k do not agree) %报错endif rem(size(channel_output,2),n)二0 %当输出矩阵的列数不是输出端口 n的整数倍时。 (注:size(channel_output,2)=26，2个模2加法器合成的输出)error(channle output not of the right size)endL二size(G,2)/k;%得出移位数，即寄存器个数，此例程为7%由于L-1个
5、寄存器的状态即可表示出输出状态，所以总的状态数number_of_states可由前L-1个寄存器的状态组合来确定number_of_states=2(L-1)*k); %此例程中26，移位寄存器组的状态数为64个%产生状态转移矩阵，输出矩阵和输入矩阵for j=0:number_of_states-1 %表示当前寄存器组的状态。因状态从0开始，所以循环为从0到 number_of_states-1for t=0:2八k-1 %k位输入端的信号组成的状态，总的状态数为2，所以循环为从0到2- 1next_state,memory_contents=nxt_stat(j,t,L,k); %nxt
6、_stat 完成从当前的状态和输入 的矢量得出下寄存器组的一个状态input(j+1,next_state+1)=t;%input数组值是用于记录当前状态到下一状态所要的输入 信号矢量%input数组的维数：一维坐标x=j+1指当前状态的值，二维 坐标y=next_state+1指下一状态的值%由于Mat lab中数组的下标是从1开始的，而状态值是从0 开始的，所以以上坐标值为：状态值+1branch_output=rem(memory_contents*G,2); %branch_output 用于记录在状态 j 下输入 1 时的输出nextstate(j+1,t+1)=next_state
7、;%nextstate状态转移矩阵，记录了当前状态j下输入1 时的下一个状态output(j+1,t+1)=bin2deci(branch_output);%output 记录了当前状态 j 下输入 1 时的输 出(十进制)endendinput;state_metric=zeros(number_of_states,2); %state_metric 数组用于记录译码过程在每个状态 时的汉明距离，大小为number_of_states,2%(：，1)为当前状态位置的汉明距离，为确定值；(：，2)为当前状态加输入得到的下一个状态汉明距离，为临时值depth_of_trellis=length(
8、channel_output)/n; %depth_of_trellis 用于记录网格图的深度 channel_output_matrix二reshape(channel_output,n,depth_of_trellis); %channel_output_ma trix为输出矩阵，每一列为一个输出状态%reshape改变原矩阵形状，将channel_output矩阵变为n行depth_of_trellis列矩阵survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1); %survivor_state 描述译码 过程中在网格图中的路径
9、row_survivor col_survivor=size(survivor_state);%开始非尾信道输出的解码%i为段，j为何一阶段的状态，t为输入for i=1:depth_of_trellis-L+1 %i 指示网格图的深度flag二zeros(1,number_of_states);%flag矩阵用于记录网格图中的某一列是否被访问过if istate_metric(j+1,1)+branch_metric)|flag(next state(j+1,t+1)+1)=0)state_metric(nextstate(j+1,t+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+
10、branch_metric; %下状态的 汉明距离(临时值)二当前状态的汉明距离(确定值)+码间距离survivor_state(nextstate(j+1,t+1)+1,i+1)=j; %survivor_state 数组的一 维坐标为下一个状态值，二维坐标为此状态%在网格图中的列位置，记录的数值为当前状态，这样就可以从网格中某位置的%某个状态得出其对应上一 个列位置的状态，从而能很方便的完成译码过程。flag(nextstate(j+1,t+1)+1)=1; %指示该状态已被访问过endendendstate_metric=state_metric(:,2:-1:1); %移动 state
11、_metric，将临时值移为确定值end%开始尾信道输出的解码for i=depth_of_trellis-L+2:depth_of_trellisflag二zeros(1,number_of_states);%状态数从 number_of_statesTnumber_of_states/2TT2T1%程序说明同上，只不过输入矢量只为0last_stop=number_of_states/(2八(i-depth_of_trellis+L-2)*k);for j=0:last_stop-1branch_metric=0;binary_output二deci2bin(output(j+1,1),n
12、);for tt=1:nbranch_metric二branch_metric+metric(channel_output_matrix(tt,i),binary_output(tt);endif(state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)state_metric(j+1,1)+branch_metric)|flag(nextst ate(j+1,1)+1)=0)state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;survivor_state(nextstate(j+1,1)+1,i
13、+1)=j;flag(nextstate(j+1,1)+1)=1;endendstate_metric二state_metric(:,2:-1:1);end%从最优路径产生解码输出%译码过程可从数组survivor_state的最后一个位置逐级向前译码%由段得到状态序列，再由状序列从input矩阵中得到该段的输出%数组survivor_state的最后的输出状态肯定为“0”state_sequence=zeros(1,depth_of_trellis+1);size(state_sequence);state_sequence(1,depth_of_trellis)二survivor_state(1,depth_of_trellis+1);%逐级译码过程for i=1:depth_of_trellisstate_sequence(1,depth_of_trellis-i+1)=survivor_state(state_sequence(1,depth_of_trellis+2-i)+1),depth_of_trellis-i+2);%由后向前endstate_sequence;decoder_output_matrix二zeros(k,depth_of_trellis-L+1);for i=1:depth_of_trellis-
